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欧洲替代蛋白质研究生态系统的现状
交叉：交叉项目是指应用多种生产技术 3 的项目：多支柱研究领域的一个常见例子是传统发酵，其中常用的酵母菌株或其他微生物用于增强植物蛋白产品的风味、质地或其他特性。同样，细胞农业通常指精准发酵和培养肉开发的结合方法，有时以相互支持的方式进行。例如，这可能意味着回收培养肉生物过程中的废弃培养基作为发酵原料。同时，还有完全交叉的项目，这些项目旨在了解替代蛋白质整个领域的某个方面，例如社会科学问题。
观察超辐射相变与新兴猫态
1 福州大学物理与信息工程学院，福建省量子信息与量子光学重点实验室，福建福州 350108 2 日本理化学研究所理论量子物理实验室，日本埼玉县和光市 351-0198 3 日本理化学研究所量子计算中心 (RQC) 量子信息物理理论研究团队，日本埼玉县和光市 351-0198 4 中国科学院物理研究所、北京凝聚态物理国家实验室，北京 100190 5 中国科学院大学中国科学院拓扑量子计算卓越中心，北京 100190 6 华南理工大学物理与光电子学院，广州 510640 7 华南理工大学物理与光电子学院，现代光学仪器国家重点实验室、浙江省量子技术与器件重点实验室量子信息交叉学科中心浙江大学物理学系，杭州 310027 8 波兰波兹南亚当密茨凯维奇大学物理学院自旋电子学和量子信息研究所，61-614 9 密歇根大学物理系，密歇根州安娜堡 48109-1040，美国
加扰和量子隐形传态
摘要 加扰是一个由黑洞中的信息丢失问题引入的概念。本文我们从纯量子信息论的角度讨论了加扰的影响，而不考虑信息丢失问题。我们引入了用于量子隐形传态的7量子电路。结果表明，如果使用最大加扰幺正，隐形传态可以是完美的。由此我们推测“加扰的数量与隐形传态的保真度成正比”。为了证实这一猜想，我们引入了θ相关的部分加扰幺正，当θ = 0和θ = π/ 2时，它分别退化为无加扰和最大加扰。然后，我们利用qiskit（版本0.36.2）和7量子比特真实量子计算机ibm_oslo，以分析和数值方式计算平均保真度。最后，我们表明我们的猜想可能是正确的，也可能是错误的，这取决于贝尔测量的量子比特的选择。
来自纠缠态几何的张量网络表示
如何控制系统规模增大时复杂性的指数增长是量子多体系统理论的主要问题之一。过去二十年，量身定制的 Ansatz 类（如张量网络态）在数值计算 [ 1 – 4 ] 和分析工作 [ 5 , 6 ] 方面取得了巨大进展。这些成果包括基态性质 [ 7 – 9 ]、量子相分类 [ 10 , 11 ]、无序系统 [ 12 – 16 ]、开放量子多体系统的行为 [ 17 , 18 ]、临界系统 [ 19 ]，以及与 AdS / CFT 对应相关的研究 [ 20 ]。此类张量网络方法的核心是通过应用局部线性运算从底层资源状态中获得一类感兴趣的物理状态，这可看作是应用随机局部运算和经典通信 [21]。对于矩阵积态 (MPS) 和投影纠缠对态 (PEPS)，这些状态由最大纠缠态网络给出。对于某些应用，已经引入了其他张量网络结构，如树张量网络 [22, 23] 和多尺度重正化假设 (MERA) [24, 25]，后者捕获了临界系统的基态属性。最近探索的另一种推广 MPS 和 PEPS 的途径允许除了 EPR 对之外的更一般的资源状态 [26-28]。它们基于在多个格点之间共享的多部分量子态，例如 GHZ 态 [27]。在本研究中，我们通过扩展底层资源状态或纠缠结构以及允许的操作类别，进一步推广了这种方法。更准确地说，我们允许单参数近似表示系列，它们可以以任意精度再现感兴趣的状态。我们展示了如何将这些近似表示转换为中等数量张量网络状态的线性叠加的精确表示。这种方法为某些类别的状态提供了更有效的张量网络表示，并产生了一种有效的算法来忠实地重建期望值。此外，我们获得的结果允许以普通 PEPS 的形式模拟或重新表达基于多部分资源状态的张量网络状态，从而能够通过针对 PEPS 的高度优化的方法对这些状态进行数值处理。作为一个具体的例子，我们表明，基于 [ 27 ] 中引入的 GHZ 态的二维方晶格上的半注入 PEPS 具有键维数 D ，可以表示为键维数为 2 D 的正常 PEPS。作为我们结果应用的一个例子，我们考虑共振价键 (RVB) 状态，最初被认为是自旋液体的基态 [ 29 ]，在高温超导理论中也具有重要意义 [ 30 ]。RVB 态也在 PEPS 的背景下得到了广泛的研究 [ 31 – 33 ]。在 [ 31 ] 中引入了该状态的第一个张量网络表示，即键维数等于 3 的 PEPS。我们提出了两种新的状态表示：具有非均匀键维数的 PEPS
从二维拓扑绝缘体设计角态
我们从理论上证明了通过施加平面塞曼场可以在二维 Z 2 拓扑绝缘体中实现具有稳健角态的二阶拓扑绝缘体。塞曼场破坏了时间反演对称性，从而破坏了 Z 2 拓扑相。然而，它尊重一些晶体对称性，因此可以保护高阶拓扑相。以 Kane-Mele 模型为具体例子，我们发现沿锯齿边界的自旋螺旋边缘态被塞曼场隔开，而在两个锯齿边缘的交叉点处出现了带隙内角态，该角态与场的方向无关。我们进一步表明，角态对平面外塞曼场、交错亚晶格势、Rashba 自旋轨道耦合和蜂窝晶格的屈曲具有稳健性，使它们在实验上可行。在著名的 Bernevig-Hughes-Zhang 模型中也可以发现类似的行为。
最大纠缠态两量子比特与孤立腔体空间相互作用的测量不确定性、纯度和纠缠动力学：本征退相干效应
摘要：在初始处于最大纠缠贝尔态的两个电荷量子比特系统中，研究了量子记忆辅助熵不确定性、纯度和负纠缠的动力学。孤立外腔场有两种不同的配置：相干-偶相干和偶相干腔场。对于不同的初始腔配置，量子比特和腔的最终状态的时间演化通过分析解决。探索了内在退相干和失谐强度对二分熵不确定性、纯度和纠缠动力学的影响。根据场参数，可以保留非经典相关性。当内在退相干增加时，非经典相关性和复兴方面似乎受到显著抑制。由于两个量子比特的失谐程度高，以及初始腔场的相干性强，非经典关联持续时间更长，且复兴程度更大。量子记忆辅助的熵不确定性和熵具有相似的动态，而相反，负性则呈现较少的复兴。
脂肪因子、瘦素/脂联素比率和 C- 之间的关系...
目的：2 型糖尿病患者血浆脂肪因子和/或炎症参数的变化尚不明确，无法确定其是由肥胖引起还是与糖尿病状态直接相关。我们的目标是比较肥胖非糖尿病人群和非肥胖 2 型糖尿病患者的血浆脂联素、瘦素、瘦素/脂联素比率 (LAR) 和 hs-CRP，并确定这些脂肪因子与 MetS 和糖尿病相关数量性状的关联。方法：本研究招募了 92 名年龄在 25 – 60 岁之间的也门男性志愿者，其中 31 名是 BMI < 25 kg/m 2 的健康人群作为对照组；30 名非糖尿病肥胖人群 BMI ≥ 30 kg/m 2 且 FBG < 6.1 mmol/l；以及 31 名 FBG > 7 mmol/l 和 BMI < 25 kg/m 2 的非肥胖 2 型糖尿病患者。结果：肥胖患者的脂联素水平较低，非肥胖 2 型糖尿病患者和对照组之间没有差异。相反，肥胖和非肥胖 2 型糖尿病患者的瘦素、LAR 和 hs-CRP 水平较高。线性回归分析显示，脂联素与 BMI、腰围、胰岛素、HOMA-β 和 HOMA-IR 呈负相关，而瘦素、LAR 和 hs-CRP 与 BMI、腰围、TG、FBG、胰岛素、HOMA-β 和 HOMA-IR 呈正相关。此外，脂联素与瘦素、LAR 和 hs-CRP 呈负相关，而瘦素和 LAR 与 hs-CRP 以及彼此之间呈正相关。结论：血浆脂联素不受糖尿病本身的影响，这表明其在 2 型糖尿病中的改变可能是由于肥胖引起的，并且可能是肥胖、IR 和 2 型糖尿病之间的重要联系。
支持石墨烯和硅碳化物之间超导性的金属层
（2）H。Toyama，R。Akiyama，S。Ichinokura，M。Hashizume，T。Iimori，Y。Endo，R。Hobara， div>
考试：双态热力学分析程序
该项目的开发是在作者担任美国国立卫生研究院国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所 (NIDDK) Ira Levin 博士实验室客座研究员期间进行的，他的热情好客和热情将永远被人们铭记和赞赏。最后，
理解量子隐形传态协议
量子计算的发展推动了对量子网络的发展需求，以便将地理上分散的量子计算机互连 [1,2]。量子隐形传态协议可以将任意未知的量子态从一个位置传输到另一个位置 [3]。本文旨在说明如何将复杂系统的行为分解和抽象为一组较小的块，以方便理解更复杂的行为。具体来说，我们将展示如何将量子隐形传态协议（量子网络的基本元素）分解为其组成块，独立研究每个块的行为，并检查这些块的互连集合如何表现，从而简化对协议工作原理的理解。量子隐形传态协议通常被视为“神奇的”，因为它是将未知量子态从一个位置传输到另一个位置的唯一方法 [2]。我们试图揭开这种观点的神秘面纱，以表明量子隐形传态协议背后没有“魔法”。通过对量子力学块的数学抽象建立良好的理解，检查组成块的行为，研究块集合的组成，并使用大学水平的代数进行简单的数学分析，人们可以轻松理解该协议的工作原理。在本文中，我们假设读者对量子信息理论表示有基本的了解。